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SPSS Modeler ノードリファレンス 3-11 時系列（加工）

Last updated at 2023-11-17Posted at 2022-04-25

3-11 時系列ノード[フィールド作成]

1期前、2期前と過去の値をフィールドとして生成します。機械学習モデルで時系列予測を行う場合に利用します。

以下のイメージを実現します。

＊ノードリファレンス5-8[時系列]ノード（Autoモデリング）ではこの加工をモデル内部で行うため不要です。指数平滑やARIMA以外の数値予測モデルで時系列予測する場合に利用します。

以下の[店舗1]の過去８日間のフィールド（列）を作成し予測入力データにします。
＊入力データは[5.参考情報]からダウンロードできます。

[可変長ファイル]に[時系列]、[テーブル]を接続します。

[時系列]で次のように編集します。[選択したフィールド]の選択しリストから[店舗1]を選びます(赤枠）。[スパン]を8にします(青枠)。時系列がない場合はundef(NULL値)になるよう設定します（緑枠）。

[テーブル]を実行します。8日前までの階差(ラグ)ができました。

ストリームを以下のように作成します。

①の[1次]ノードの設定は以下の通りです。

実行すると線型モデル②が生成されます。特売や大学の講義（店舗に隣接する大学の長期休講フフラグ）に続いて前日の売上である[店舗1_1]や7日前の[店舗1_7]が予測モデルに貢献しています。

予測の当てはまりを④で視覚的に評価します。

誤差を定量的に判断するため④と⑤でMAPEを求めます。MAPEの説明は以下の通りです。

④を次のように編集します。

⑤を次のように編集します。

テーブルを実行するとMAPEは11.5%でした。プラスマイナス11.5%誤差のモデルだと改善の余地がありそうです。

以下の記事では同じデータをARIMAモデルでMAPEを9％にしています。それよりも改善するには
別の種類のモデルを試すか、ラグをさらに拡張して15にしたり、移動平均など他の特徴量を生成する方法があります。